108. 将有序数组转换为二叉搜索树

本文介绍了一种算法,用于将有序数组转换成高度平衡的二叉搜索树。通过二分法选取中间元素作为树根,并递归构建左右子树,确保了树的平衡性。

因为是有序数组,取中间位置的值为树根。将数组分成两半。 对左半递归构建左子树。对右半递归构建右子树。

就是一个二分法。

class Solution {

public:

    TreeNode* sortedArrayToBST(vector<int>& nums) {     

        return ToBST(nums, 0, nums.size()-1);

    }   

    TreeNode* ToBST(vector<int>& nums, int left, int right){

        if(left > right) return NULL;

        int mid = (int)(left + right + 1) / 2; (注意这里要+1 ,因为int 将小数位给舍弃掉了), 

        TreeNode* root = new TreeNode(nums[mid]);

        cout << "nums[mid] is:" << nums[mid] << "mid is:" << mid << endl;

        root->left = ToBST(nums, left, mid-1);

        root->right = ToBST(nums, mid+1, right);

        return root;

    }

};

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### 如何将有序数组转换为平衡的二叉搜索树 为了将一个升序排列的整数数组 `nums` 转换为高度平衡的二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST),可以遵循以下方法: #### 方法概述 通过递归的方式构建二叉搜索树。由于输入数组已经是升序排列,因此可以选择数组中的中间元素作为根节点,这样能够确保左右子树尽可能均匀分布,从而满足高度平衡的要求。 - **中位数选择**:每次选取数组的中间位置元素作为当前子树的根节点[^3]。 - **递归构建左右子树**:左半部分用于构建左子树,右半部分用于构建右子树[^5]。 - **终止条件**:当数组为空时返回 `None` 表示该分支结束[^4]。 以下是 Python 的实现代码: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def sortedArrayToBST(nums): if not nums: # 如果数组为空,则返回 None return None mid = len(nums) // 2 # 找到数组的中间索引 root = TreeNode(nums[mid]) # 构造根节点 root.left = sortedArrayToBST(nums[:mid]) # 递归构造左子树 root.right = sortedArrayToBST(nums[mid+1:]) # 递归构造右子树 return root ``` 上述代码的核心在于: 1. 使用分治的思想,不断分割数组并分别处理左右两部分。 2. 每次取中间值作为根节点,保证了最终生成的二叉搜索树具有高度平衡特性[^1]。 --- #### 复杂度分析 - **时间复杂度**: O(n),其中 n 是数组长度。每个元素都会被访问一次以创建对应的树节点[^2]。 - **空间复杂度**: O(log n),主要由递归栈的空间开销决定,在最坏情况下(完全不平衡),可能达到 O(n)。 --- #### 测试案例 下面是一个简单的测试例子,展示如何使用此函数以及验证结果是否正确。 ```python # 输入数组 nums = [-10, -3, 0, 5, 9] # 调用函数 root = sortedArrayToBST(nums) # 辅助函数打印先序遍历结果 def preorderTraversal(root): if not root: return [] result = [root.val] result += preorderTraversal(root.left) result += preorderTraversal(root.right) return result print(preorderTraversal(root)) # 输出可能是 [0, -3, -10, 9, 5], 结果不唯一 ``` ---
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